Cours DP-750 – Ingénierie des données avec Azure Databricks sur Microsoft Azure
Le cours DP-750: Implement data engineering solutions using Azure Databricks est une formation officielle de Microsoft axée sur la conception et la mise en œuvre de solutions d'ingénierie des données sur Microsoft Azure à l'aide d'Azure Databricks. Ce cours aborde la manière de traiter, transformer et gérer de grands volumes de données dans des environnements cloud, en appliquant des architectures de données modernes.
Au cours de la formation, les participants apprennent à construire des pipelines de données, à automatiser les processus d'ingestion et de transformation, et à travailler avec des données structurées et non structurées dans des scénarios d'entreprise. Il s'adresse aux profils techniques tels que les ingénieurs de données, les développeurs, les architectes cloud et les spécialistes de l'analyse qui gèrent des plateformes de données au sein d'organisations.
La valeur pratique du cours DP-750 réside dans son approche appliquée à l'entreprise, permettant de développer des solutions évolutives qui optimisent le traitement des données, améliorent la qualité de l'information et facilitent l'analyse avancée. S'agissant d'un cours officiel de Microsoft, il garantit des contenus actualisés et alignés sur les meilleures pratiques du secteur. De plus, cette formation est éligible à un financement via FUNDAE, facilitant son intégration dans les plans de formation en entreprise.
Présentation générale du cours DP-750
Le cours DP-750 : Implement data engineering solutions using Azure Databricks est une formation officielle de Microsoft axée sur la conception et le développement de solutions d'ingénierie des données dans des environnements cloud en utilisant Microsoft Azure et Azure Databricks. Ce cours permet aux professionnels de travailler avec de grands volumes de données, en appliquant des technologies modernes pour le traitement et l'analyse des données dans le cloud.
Au cours de la formation, l'apprenant apprendra à configurer et gérer des clusters de données, à développer des pipelines de traitement et à transformer des jeux de données à l'aide d'environnements collaboratifs tels que Databricks. Le cours aborde des scénarios réels où l'ingestion, la transformation et le stockage des données sont essentiels pour les systèmes d'analyse, l'intelligence artificielle et le reporting d'entreprise.
Cette formation s'adresse en particulier aux profils techniques tels que les ingénieurs de données, les développeurs et les architectes cloud, qui travaillent sur des projets où la gestion efficace des données est critique. Son approche pratique permet de mettre en œuvre des solutions évolutives qui optimisent les flux de données et améliorent la qualité de l'information dans les environnements d'entreprise.
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À quoi sert la certification DP-750 de Microsoft dans le monde professionnel ?
La certification DP-750, axée sur l'ingénierie des données avec Azure Databricks au sein de l'écosystème Microsoft Azure, permet aux professionnels de démontrer leur capacité à concevoir et gérer des solutions de traitement de données à grande échelle. Sur le marché du travail, cette certification valide des compétences clés dans le traitement, la transformation et la préparation des données pour l'analyse avancée et les projets d'intelligence artificielle.
Elle s'adresse aux profils techniques tels que les ingénieurs de données, les développeurs, les architectes cloud et les consultants en données, qui travaillent sur des projets réels où il est nécessaire de construire des pipelines de données robustes, d'automatiser les processus d'ingestion et de préparer l'information pour les systèmes analytiques et de reporting. En entreprise, ces compétences s'appliquent directement aux plateformes de données modernes, aux intégrations cloud et aux solutions de Big Data.
Au niveau professionnel, le cours DP-750 facilite la spécialisation en ingénierie des données sur Azure, améliorant l'employabilité et permettant d'accéder à des rôles clés dans les projets de transformation numérique. Il apporte les capacités nécessaires pour gérer le cycle complet de la donnée, optimiser les processus et contribuer à la prise de décision basée sur les données dans les environnements d'entreprise.
Applications professionnelles d'Azure Databricks
Azure Databricks, intégré à l'écosystème de Microsoft Azure, est une plateforme d'analyse et de traitement des données conçue pour travailler avec de grands volumes d'informations dans les environnements d'entreprise. Dans le contexte du cours DP-750, cette technologie est utilisée pour construire des solutions d'ingénierie des données qui permettent d'automatiser le traitement des données et de préparer l'information pour son analyse ultérieure.
En pratique, Azure Databricks s'applique dans de multiples scénarios d'entreprise : automatisation des processus d'ingestion et de transformation des données, développement de pipelines de données pour les applications analytiques, analyse de grands jeux de données pour l'intelligence d'entreprise et support des systèmes de reporting et de prise de décision. Par exemple, il permet de traiter les données de vente, d'optimiser les opérations logistiques ou d'intégrer des informations provenant de différents systèmes d'entreprise dans une plateforme de données unique.
Le cours DP-750 apporte une vision appliquée qui permet de mettre en œuvre ces solutions dans des projets réels, aidant les organisations à améliorer la gestion des données, à réduire les temps de traitement et à faciliter le développement de solutions évolutives alignées sur les besoins de l'entreprise.
Ce qui est inclus dans les cours et certifications officiels Microsoft chez Nanfor
La formation comprend du matériel de Microsoft Learn, des présentations de formateurs experts, des laboratoires autorisés, des tutorats spécialisés, des sessions personnalisées avec un formateur expert, une préparation à la certification et un certificat de fin de formation, combinant des contenus institutionnels avec l'accompagnement expert de Nanfor.
Découvrir tous les composants
Avantages de la formation DP-750
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Spécialisation en ingénierie des données avec Azure Databricks : Développement de solutions modernes de traitement et de transformation des données à grande échelle.
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Construction de pipelines de données évolutifs : Automatisation de l'ingestion, de la transformation et du déploiement des données dans des environnements cloud.
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Intégration complète avec l'écosystème Azure : Connexion avec des services tels qu'Azure Storage, Data Factory ou Power BI pour des solutions de bout en bout.
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Optimisation du traitement et de l'analyse des données : Amélioration des performances et réduction des temps dans les projets de Big Data et d'analyse.
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Forte demande pour les profils de Data Engineer : Formation alignée sur l'un des rôles les plus recherchés dans les projets de données et de transformation numérique.
Prérequis
Pour tirer le meilleur parti du cours DP‑750, il est recommandé :
- Connaissances de base en analyse des données et en structures de données
- Expérience avec SQL pour la consultation et la transformation des données
- Connaissances de Python appliquées à l'ingénierie des données
- Familiarité avec Microsoft Azure et les environnements cloud
- Expérience ou notions de pipelines de données, ETL et de modélisation des données
Préparation à la certification DP-750 de Microsoft
La formation DP‑750 de Nanfor prépare à la certification officielle Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate, validant les compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir des solutions d'ingénierie des données dans des environnements d'entreprise en utilisant Azure Databricks au sein de l'écosystème Microsoft Azure.
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Durée du cours :
100 heures
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Accès à la salle de cours :
3 mois
Informations générales sur le cours
À qui est destiné le cours DP-750 de Microsoft ?
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Ingénieurs de données (Data Engineers) qui travaillent avec Azure Databricks
- Développeurs et architectes de solutions de données dans le cloud
- Professionnels de l'analyse et du Big Data dans les environnements Azure
- Spécialistes des pipelines de données, ETL et des architectures Lakehouse
- Profils ayant de l'expérience en SQL, Python et en traitement des données
Objectifs du cours DP-750 et ce que vous allez apprendre
À la fin du cours DP‑750, le participant sera capable de :
- Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'ingénierie des données avec Azure Databricks
- Créer et gérer des pipelines de données évolutifs dans des environnements cloud
- Ingérer, transformer et modéliser des données en utilisant SQL, Python et Apache Spark
- Appliquer des architectures modernes telles que Lakehouse pour la gestion des données d'entreprise
- Mettre en œuvre des pratiques de sécurité, de gouvernance et de qualité des données avec Unity Catalog
- Surveiller, optimiser et maintenir des charges de travail de données en production
- Intégrer Azure Databricks avec des services de l'écosystème Azure dans des solutions de bout en bout
Éléments de la collection DP-750 de Microsoft Learn
- Configurer et administrer un environnement Azure Databricks
- Protéger et gouverner les objets dans Unity Catalog sur Azure Databricks
- Préparer et traiter des données avec Azure Databricks
- Déployer et maintenir des canalisations de données et des charges de travail sur Azure Databricks
Contenu du cours DP-750 – Programme officiel
Unité 1 : Explorer Azure Databricks
- Premiers pas dans Azure Databricks
- Identifier les charges de travail d'Azure Databricks
- Comprendre les concepts clés
- Gouvernance des données via le catalogue Unity et Microsoft Purview
- Laboratoire 1 : Explorer Azure Databricks
Unité 2 : Sélectionner et configurer le processus dans Azure Databricks
- Choisir un type de processus approprié
- Configurer les performances du processus
- Configurer les caractéristiques du processus
- Installer des bibliothèques pour le processus
- Configurer l'accès au processus
- Laboratoire 2 : Sélectionner et configurer le processus dans Azure Databricks
Unité 3 : Créer et organiser des objets dans le catalogue Unity
- Appliquer des conventions de nommage
- Création d'un catalogue
- Créer un schéma
- Créer des tables et des vues
- Création de volumes
- Mettre en œuvre des opérations DDL
- Mettre en œuvre un catalogue étranger
- Configurer les instructions d'AI/BI Genie
- Laboratoire 3 : Créer et organiser des objets dans le catalogue Unity)
Unité 4 : Protéger les objets du catalogue Unity
- Description du cycle de vie des requêtes
- Mettre en œuvre des stratégies de contrôle d'accès
- Comprendre le contrôle d'accès spécifique
- Mettre en œuvre le filtrage des lignes et le masquage des colonnes
- Accéder aux secrets d'Azure Key Vault
- Authentification de l'accès aux données avec des identités de service
- Authentifier l'accès aux ressources via des identités gérées
- Laboratoire 4 : Protéger les objets du catalogue Unity
Unité 5 : Contrôler les objets de Unity Catalog
- Créer et conserver des définitions de table
- Configurer l'ABAC avec des étiquettes et des directives
- Appliquer des directives de rétention des données
- Configurer et administrer le lignage des données
- Configuration du journal d'audit
- Concevoir une stratégie sécurisée de Delta Sharing
- Laboratoire 5 : Contrôler les objets du catalogue Unity
Unité 6 : Concevoir et mettre en œuvre la modélisation des données avec Azure Databricks
- Concevoir la logique d'ingestion et la configuration de la source de données
- Choisir un outil d'ingestion des données
- Choisir un format de table de données
- Concevoir et mettre en œuvre un schéma de partitionnement
- Choisir un type de dimension à changement lent (SCD)
- Mettre en œuvre une dimension SCD de type 2
- Concevoir une table temporaire pour l'historique
- Choisir la granularité appropriée
- Choisir des tables gérées ou non gérées
- Concevoir une stratégie de clustering
- Laboratoire 6 : Concevoir et mettre en œuvre un modèle de données dans le catalogue Unity
Unité 7 : Ingérer des données dans le catalogue Unity
- Ingérer des données avec Lakeflow Connect
- Ingestion des données avec des notebooks
- Ingestion des données avec des méthodes SQL
- Ingestion des données avec une source CDC
- Ingérer des données avec le streaming structuré de Spark
- Ingérer des données avec l'autoloader
- Ingérer des données avec des pipelines déclaratifs de Lakeflow
- Laboratoire 7 : Ingérer des données dans le catalogue Unity
Unité 8 : Nettoyer, transformer et charger des données dans le catalogue Unity
- Génération de profils de données
- Choisir des types de données de colonne
- Résoudre les doublons et les valeurs nulles
- Transformer des données avec des filtres et des agrégations
- Transformer des données avec des jointures
- Transformer des données avec la dénormalisation et les pivots
- Charger des données avec combinaison, insertion et ajout
- Laboratoire 8 : Nettoyer et transformer des données dans Unity Catalog
Unité 9 : Mettre en œuvre et administrer des restrictions de qualité des données
- Mettre en œuvre des vérifications de validation
- Mettre en œuvre des vérifications de types de données
- Détecter et gérer la dérive de schéma
- Administrer la qualité des données avec des attentes
- Laboratoire 9 : Mettre en œuvre et administrer des restrictions de qualité des données
Unité 10 : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données
- Concevoir l'ordre des opérations
- Choisir Notebook ou Lakeflow Pipelines
- Concevoir la logique de travail de Lakeflow
- Concevoir la gestion des erreurs
- Créer un pipeline avec des notebooks
- Créer un pipeline avec des pipelines déclaratifs
- Laboratoire 10 : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données
Unité 11 : Mettre en œuvre des travaux Lakeflow
- Créer la configuration et l'installation du travail
- Configuration des déclencheurs
- Planification d'un travail
- Configuration des alertes
- Configurer les redémarrages automatiques
- Laboratoire 11 : Mettre en œuvre des travaux Lakeflow
Unité 12 : Mettre en œuvre des processus de cycle de vie de développement
- Appliquer les bonnes pratiques de contrôle de version
- Gérer les branches et les pull requests
- Mettre en œuvre une stratégie de tests
- Configurer et empaqueter DAB
- Mettre en œuvre le déploiement avec le CLI de Databricks
- Laboratoire 12 : Mettre en œuvre des processus de cycle de vie de développement
Unité 13 : Surveiller, résoudre les problèmes et optimiser les charges de travail
- Surveillance et consommation des clusters
- Résolution des problèmes des travaux Lakeflow
- Dépannage de Spark
- Mise en œuvre du streaming de journaux
- Laboratoire 13 : Surveiller et optimiser les charges de travail
Unité 14 : Conclusion du cours
- Résumé et clôture du cours
- Prochaines étapes de l'apprentissage
Notre facteur différenciateur : Laboratoires pratiques
| Laboratoires de Nanfor |
Compétences techniques développées |
Résultat pratique de l'apprentissage |
| Préparation de l'environnement Azure Databricks |
Création d'un espace de travail, configuration initiale de l'environnement cloud |
L'apprenant déploie un environnement complet d'ingénierie de données |
| Exploration d'Azure Databricks |
Utilisation de notebooks (Python, SQL, Markdown) et environnement collaboratif |
L'apprenant travaille comme ingénieur de données dans un environnement de développement réel |
| Configuration des clusters et du calcul |
Création et gestion de clusters, de bibliothèques et de ressources |
L'apprenant optimise l'infrastructure de traitement distribué |
| Création de structures dans Unity Catalog |
Définition de catalogues, schémas, tables et vues |
L'apprenant organise les données avec une gouvernance d'entreprise |
| Mise en œuvre de la sécurité des données |
Contrôle d'accès au niveau de la ligne et de la colonne, gestion des secrets |
L'apprenant protège les données sensibles en respectant les exigences d'entreprise |
| Gouvernance des données dans Lakehouse |
Utilisation d'Unity Catalog pour le contrôle des données et des métadonnées |
L'apprenant applique la gouvernance des données sur des plateformes modernes |
| Modélisation des données dans l'architecture Medallion |
Conception des couches Bronze, Silver et Gold |
L'apprenant structure les données pour l'analyse avancée |
| Ingestion des données dans Databricks |
Chargement des données depuis de multiples sources |
L'apprenant connecte des sources réelles de données d'entreprise |
| Transformation des données (ETL/ELT) |
Nettoyage, transformation et chargement avec PySpark et SQL |
L'apprenant construit des pipelines de données robustes |
| Gestion de la qualité des données |
Mise en œuvre de contraintes et de validations |
L'apprenant assure l'intégrité et la cohérence des données |
| Conception de pipelines de données |
Création de pipelines de traitement évolutifs |
L'apprenant automatise la transformation des données |
| Automatisation avec des jobs (Lakeflow / workflows) |
Programmation et exécution automatique des tâches |
L'apprenant met en œuvre des processus productifs automatisés |
| Intégration avec les services Azure |
Intégration avec Data Factory, surveillance et sécurité |
L'apprenant connecte Databricks à l'écosystème Azure |
| Gestion du cycle de vie (DevOps) |
Versionnage, déploiement et contrôle du développement |
L'apprenant applique les bonnes pratiques de développement des données |
| Surveillance des pipelines |
Utilisation de métriques, de journaux et d'outils de suivi |
L'apprenant détecte les erreurs et maintient les solutions actives |
| Optimisation des performances |
Ajustement des requêtes, optimisation de Spark et des ressources |
L'apprenant améliore les coûts et l'efficacité du traitement |
| Développement d'une solution de bout en bout |
Intégration complète de l'ingestion, de la transformation et du déploiement |
L'apprenant met en œuvre une solution de données complète prête pour la production |
Langue du cours
- Cours : Anglais / Espagnol
- Labs : Anglais / Espagnol
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Nanfor, centre de formation TIC officiel de Microsoft
Nanfor est un centre de formation TIC sur mesure, spécialisé dans la formation technologique pour les professionnels et les entreprises, et est officiellement homologué par Microsoft en tant que :
- Microsoft Solutions Partner – Training Services
- Microsoft Cloud Partner
Ces homologations attestent que Nanfor respecte les normes de Microsoft pour dispenser des cours techniques, en utilisant des contenus de Microsoft et des Microsoft Certified Trainers (MCTs), garantissant qualité, mise à jour continue et alignement avec les certifications.
Questions fréquentes sur le cours DP-750
Qu'est-ce que le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks ?
Le cours DP-750 est une formation officielle de Microsoft axée sur la mise en œuvre de solutions d'ingénierie de données utilisant Azure Databricks au sein de l'écosystème Microsoft Azure.
À quoi sert la certification DP-750 de Microsoft sur Azure Databricks ?
La certification DP-750 valide la capacité à concevoir, construire et gérer des pipelines de données évolutifs dans des environnements cloud, en appliquant l'ingénierie de données dans Azure Databricks pour des projets d'entreprise.
Le cours DP-750 de Microsoft sur l'ingénierie de données dans Azure est-il officiel ?
Oui. Le cours DP-750 est une formation officielle de Microsoft, basée sur Microsoft Learn et alignée sur les meilleures pratiques en ingénierie de données et solutions cloud.
Quelle est la différence entre le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks et les autres certifications Microsoft ?
Le cours DP-750 se concentre spécifiquement sur l'ingénierie de données avec Azure Databricks et les architectures Lakehouse, tandis que les autres certifications Azure abordent le stockage, l'analyse ou le développement de manière plus générale.
Le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks est-il finançable via FUNDAE ?
Oui. Le cours DP-750 est finançable via FUNDAE, sous réserve des conditions et exigences établies par l'entreprise.
Quelle est la durée et l'accès au cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks ?
Le cours DP-750 a une durée approximative de 100 heures et offre un accès à la salle virtuelle pendant 3 mois, permettant d'avancer de manière flexible.
Le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks est-il inclus dans LaaS de Nanfor ?
Oui. Le cours DP-750 fait partie du service LaaS Cert, facilitant l'accès à cette formation ainsi qu'à d'autres formations officielles de Microsoft.
Quel niveau technique requiert le cours DP-750 de Microsoft sur Azure Databricks ?
Le cours DP-750 requiert un niveau intermédiaire, destiné aux professionnels ayant des connaissances en SQL, Python, Azure et en concepts d'ingénierie de données.
Quelles perspectives professionnelles offre le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks ?
Le cours DP-750 permet d'accéder à des rôles tels qu'ingénieur de données, architecte de données, développeur de solutions de données ou spécialiste en Big Data dans des environnements d'entreprise basés sur Azure.
